Программирование для всех (основы работы с Python): различия между версиями
(не показано 11 промежуточных версий этого же участника) | |||
Строка 11: | Строка 11: | ||
* При сдаче домашнего задания позже указанного срока предусмотрены штрафы: опоздание в пределах часа – штраф 10% от полученной оценки, в пределах суток – штраф 30%, в пределах недели – штраф 70%. | * При сдаче домашнего задания позже указанного срока предусмотрены штрафы: опоздание в пределах часа – штраф 10% от полученной оценки, в пределах суток – штраф 30%, в пределах недели – штраф 70%. | ||
* [https://www.hse.ru/edu/courses/375285961 Ссылка] на программу курса. | * [https://www.hse.ru/edu/courses/375285961 Ссылка] на программу курса. | ||
+ | |||
+ | == Программное обеспечение == | ||
+ | |||
+ | Перед занятиями необходимо установить дистрибутив '''Anaconda''' (скачать можно [https://www.anaconda.com/products/individual здесь]), который включает в себя интерпретатор языка Python, библиотеки для обработки, анализа и визуализации данных, а также среду для работы '''Jupyter Notebook'''. Также есть возможность работать в Jupyter Notebook онлайн, используя ресурс [https://colab.research.google.com/ Google Colab] (для создания и редактирования файлов нужен аккаунт Gmail). Но в долгосрочной перспективе предпочтительнее установить Anaconda. | ||
== Материалы == | == Материалы == | ||
Строка 29: | Строка 33: | ||
* Markdown и Jupyter: [https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSQNUZ_current/com.ibm.icpdata.doc/dsx/markd-jupyter.html больше] про Markdown, интерактивные [https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/examples/Widget%20Basics.html виджеты] в Jupyter. | * Markdown и Jupyter: [https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSQNUZ_current/com.ibm.icpdata.doc/dsx/markd-jupyter.html больше] про Markdown, интерактивные [https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/examples/Widget%20Basics.html виджеты] в Jupyter. | ||
* LaTeX: [https://ru.sharelatex.com/ ShareLaTeX] для желающих, [https://www.overleaf.com/learn документация] на английском, [https://github.com/allatambov/Latex материалы] других курсов по LaTeX. | * LaTeX: [https://ru.sharelatex.com/ ShareLaTeX] для желающих, [https://www.overleaf.com/learn документация] на английском, [https://github.com/allatambov/Latex материалы] других курсов по LaTeX. | ||
+ | |||
+ | === 16 сентября [https://www.dropbox.com/sh/ythwvhwj93t6lkc/AABGLcvvwUxRlncjCu0j7dRqa?dl=0 Видеозапись] === | ||
+ | |||
+ | '''Тема 2. Типы данных в Python. Ввод и вывод.''' | ||
+ | |||
+ | * Типы переменных, ввод и вывод в Python ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/PyAll20/blob/master/input-output.ipynb конспект], [https://www.dropbox.com/s/ldckrtt3xun8684/input-output.ipynb?dl=0 input-output.ipynb]). Pythontutor: [https://pythontutor.ru/lessons/inout_and_arithmetic_operations/ ввод и вывод]. | ||
+ | * Форматирование строк ([https://nbviewer.jupyter.org/github/PyBasics-19/py-basics-19/blob/master/lectures/1-introduction/str-formating.ipynb конспект], [https://www.dropbox.com/s/ubeg3ep1nuqqjmz/str-formating.ipynb?dl=0 str-formatting.ipynb]). | ||
+ | * Практические задания: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/PyAll2021/blob/main/problems-02.ipynb задания], [https://www.dropbox.com/s/7pdggwxgn5mi1qx/problems-02.ipynb?dl=0 problems-02.ipynb], [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/PyAll2021/blob/main/problems-02-solutions.ipynb решения], [https://www.dropbox.com/s/ywe26y2dzhym3cq/problems-02-solutions.ipynb?dl=0 problems-02-solutions.ipynb]. | ||
+ | |||
+ | '''Тема 3. Списки и цикл for.''' | ||
+ | |||
+ | Основное: | ||
+ | |||
+ | * Частично изучается на DataCamp (глава Python Lists). | ||
+ | * Списки и цикл for: введение ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/PyAll20/blob/master/lists-for.ipynb конспект], [https://www.dropbox.com/s/lco881xpds8l5wc/lists-for.ipynb?dl=0 lists-for.ipynb]). Pythontutor: [https://pythontutor.ru/lessons/lists/ списки], [https://pythontutor.ru/lessons/for_loop/ цикл for]. | ||
+ | * Практические задания: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/PyAll20/blob/master/problems03.ipynb задания], [https://www.dropbox.com/s/ymgi4au2avocoqb/problems-03.ipynb?dl=0 problems03.ipynb], [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/PyAll2021/blob/main/problems-03-solutions.ipynb решения], [https://www.dropbox.com/s/tph0gwv7drg2fgz/problems-03-solutions.ipynb?dl=0 problems-03-solutions.ipynb]. | ||
+ | |||
+ | Дополнительное: | ||
+ | |||
+ | * Списки: методы на списках. ([https://github.com/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/lists-2.ipynb конспект], [https://allatambov.github.io/icef/seminars/lists-2.ipynb lists-2.ipynb]). | ||
+ | * Генераторы списков и enumerate() ([https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/icef/seminars/more-lists.ipynb конспект], [https://allatambov.github.io/icef/seminars/more-lists.ipynb more-lists.ipynb]). | ||
== Домашние задания == | == Домашние задания == | ||
Строка 38: | Строка 63: | ||
| Домашнее задание 1: глава Python Lists|| 16.09 14:40 || – || [https://learn.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science DataCamp] || DataCamp | | Домашнее задание 1: глава Python Lists|| 16.09 14:40 || – || [https://learn.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science DataCamp] || DataCamp | ||
|- | |- | ||
− | | [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/PyAll20/blob/master/hw/homework01.ipynb Домашнее задание 2] || | + | | [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/PyAll20/blob/master/hw/homework01.ipynb Домашнее задание 2] || 23.09 23:59 || [https://www.dropbox.com/s/igvbyn0029kp8c7/homework01.ipynb?dl=0 ipynb] || [https://www.dropbox.com/request/2vU4GWy8HJAk1t9mOIfP Dropbox] || обычное |
− | + | |- | |
+ | | Домашнее задание 3: глава Functions and Packages || 23.09 14:40 || – || [https://learn.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science DataCamp] || DataCamp | ||
|- | |- | ||
|} | |} | ||
+ | |||
+ | == Дополнительные материалы == | ||
+ | |||
+ | '''Визуализация''' | ||
+ | |||
+ | * Основы matplotlib с pandas на DataCamp: [https://learn.datacamp.com/courses/introduction-to-data-science-in-python курс] | ||
+ | * Matplotlib: [https://www.datacamp.com/community/tutorials/matplotlib-tutorial-python тьюториал] от DataCamp | ||
+ | * Визуализация с seaborn: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/pydj/seminars/seaborn-graphs.ipynb конспект], файл [https://allatambov.github.io/pydj/seminars/Chile.csv Chile.csv] | ||
+ | |||
+ | '''Статистика''' | ||
+ | |||
+ | * Проверка статистических гипотез: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/CognTech/blob/master/statistics/practice_python/1-scipy-stats.ipynb конспект] | ||
+ | * Доверительные интервалы: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/CognTech/blob/master/statistics/practice_python/2-conf-intervals.ipynb конспект] | ||
+ | * Генерация выборок и их правдоподобие: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/CognTech/blob/master/statistics/practice_python/3-samples.ipynb конспект] | ||
+ | * Визуализация и выявление связей в данных: [https://github.com/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/pydj/seminars/py-associations.ipynb конспект] | ||
+ | * Оценка связи между переменными, измеренными в разных шкалах: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/CognTech/blob/master/statistics/practice_python/4-associations.ipynb конспект] | ||
+ | * Парная регрессия и проверка гипотез о коэффициентах регрессии: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/CognTech/blob/master/statistics/practice_python/regression-1.ipynb конспект] | ||
+ | * Множественная регрессия и проверка качества модели: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/CognTech/blob/master/statistics/practice_python/regression-2.ipynb конспект] | ||
+ | * Линейная регрессия с качественными предикторами, дамми-переменные, эффекты взаимодействия: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/CognTech/blob/master/statistics/practice_python/regression-3.ipynb конспект] | ||
+ | |||
+ | '''Веб-скрейпинг''' | ||
+ | |||
+ | * Управление браузером с Selenium: [https://nbviewer.jupyter.org/github/PyBasics-19/py-basics-19/blob/master/lectures/lect-selenium-1.ipynb selenium-1], [https://nbviewer.jupyter.org/github/PyBasics-19/py-basics-19/blob/master/lectures/lect-selenium-2.ipynb selenium-2], [https://nbviewer.jupyter.org/github/PyBasics-19/py-basics-19/blob/master/lectures/selenium-books.ipynb books] | ||
+ | * Работа с API ВКонтакте: [https://allatambov.github.io/pypolit/vk-auth.pdf инструкция] по получению доступа, [https://nbviewer.jupyter.org/github/PyBasics-19/py-basics-19/blob/master/lectures/lect-vk-api.ipynb vk-api], [https://nbviewer.jupyter.org/github/PyBasics-19/py-basics-19/blob/master/lectures/vk-add.ipynb vk-add] | ||
+ | * Работа с API mos.ru: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/misc/blob/master/mos-API.ipynb конспект] | ||
+ | |||
+ | '''Дизайн и интерактив''' | ||
+ | |||
+ | * Создание и запуск файла с расширением .py: [https://www.dropbox.com/s/f0aem22hz8k2f5n/py-files.mov?dl=0 видео] | ||
+ | * [https://ipywidgets.readthedocs.io/en/latest/examples/Widget%20Styling.html Оформление] виджетов Jupyter Notebook | ||
+ | * [https://www.w3schools.com/ Тьюториалы] по веб-дизайну от w3schools | ||
+ | * [https://dash.plot.ly/ Документация] библиотеки dash для интерактивных дэшбордов | ||
+ | * Обзор работы с dash ([https://www.dropbox.com/s/afp0mgi0ipoluwl/dash-1.mov?dl=0 видео]), файл [https://gist.github.com/allatambov/9057d18b80c7f0698bd73d02d3e32d09 dash1.py] | ||
+ | * Редактирование шаблонного кода для виджета с графиками ([https://www.dropbox.com/s/a1sfz1hskvrvw3h/dash-2.mov?dl=0 видео]), обновленный файл [https://gist.github.com/allatambov/b566977abfe3c20d227e6e531b04ca6d dash1.py] | ||
+ | * Dashboard со своими данными ([https://www.dropbox.com/s/hvvchvfuyx86w8y/dash-3.mov?dl=0 видео]), файл [https://gist.github.com/allatambov/043ddefcc76566f4c739fa5c7b2502fc dash2.py] | ||
+ | * Dashboard со своими данными и меню для пользователя ([https://www.dropbox.com/s/1141kkumncugj3y/dash-4.mov?dl=0 видео]), файл [https://gist.github.com/allatambov/cdecca50d511024ae10e685081303cea dash3.py] | ||
+ | |||
+ | '''Классы''' | ||
+ | |||
+ | Объекты и классы в Python: [https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/allatambov.github.io/blob/master/pydj/seminars/classes.ipynb конспект] |
Версия 03:18, 18 сентября 2021
Дорогие студенты!
Это страница адаптационного курса «Программирование для всех (основы работы с Python)», читаемого на программе «Прикладная политология» 1 курса магистратуры в 1 модуле 2021-2022 учебного года.
Лекции и семинары ведёт: Тамбовцева Алла Андреевна
Содержание
Правила игры
- Курс реализуется в формате blended, онлайн часть обеспечивается главами курсов на платформе DataCamp.
- Формула оценки: Итог = 0.3 * Домашние задания + 0.3 * Онлайн-курс + 0.4 * Экзамен.
- При сдаче домашнего задания позже указанного срока предусмотрены штрафы: опоздание в пределах часа – штраф 10% от полученной оценки, в пределах суток – штраф 30%, в пределах недели – штраф 70%.
- Ссылка на программу курса.
Программное обеспечение
Перед занятиями необходимо установить дистрибутив Anaconda (скачать можно здесь), который включает в себя интерпретатор языка Python, библиотеки для обработки, анализа и визуализации данных, а также среду для работы Jupyter Notebook. Также есть возможность работать в Jupyter Notebook онлайн, используя ресурс Google Colab (для создания и редактирования файлов нужен аккаунт Gmail). Но в долгосрочной перспективе предпочтительнее установить Anaconda.
Материалы
9 сентября Видеозапись
Тема 1. Введение в Python и Jupyter Notebook
Основное:
- Инструкция по работе с Jupyter Notebook. Знакомство с Jupyter Notebook и Markdown (конспект, intro-jupyter.ipynb).
- Вычисления и переменные в Python (конспект, intro-variables.ipynb).
- Pythontutor: визуализатор кода, вычисления.
- Практические задания: задания, problems-01.ipynb, решения, problems-01-solutions.ipynb.
Дополнительное:
- Markdown и Jupyter: больше про Markdown, интерактивные виджеты в Jupyter.
- LaTeX: ShareLaTeX для желающих, документация на английском, материалы других курсов по LaTeX.
16 сентября Видеозапись
Тема 2. Типы данных в Python. Ввод и вывод.
- Типы переменных, ввод и вывод в Python (конспект, input-output.ipynb). Pythontutor: ввод и вывод.
- Форматирование строк (конспект, str-formatting.ipynb).
- Практические задания: задания, problems-02.ipynb, решения, problems-02-solutions.ipynb.
Тема 3. Списки и цикл for.
Основное:
- Частично изучается на DataCamp (глава Python Lists).
- Списки и цикл for: введение (конспект, lists-for.ipynb). Pythontutor: списки, цикл for.
- Практические задания: задания, problems03.ipynb, решения, problems-03-solutions.ipynb.
Дополнительное:
- Списки: методы на списках. (конспект, lists-2.ipynb).
- Генераторы списков и enumerate() (конспект, more-lists.ipynb).
Домашние задания
Задание | Дедлайн | Файл | Ссылка для сдачи | Тип |
---|---|---|---|---|
Домашнее задание 1: глава Python Lists | 16.09 14:40 | – | DataCamp | DataCamp |
Домашнее задание 2 | 23.09 23:59 | ipynb | Dropbox | обычное |
Домашнее задание 3: глава Functions and Packages | 23.09 14:40 | – | DataCamp | DataCamp |
Дополнительные материалы
Визуализация
- Основы matplotlib с pandas на DataCamp: курс
- Matplotlib: тьюториал от DataCamp
- Визуализация с seaborn: конспект, файл Chile.csv
Статистика
- Проверка статистических гипотез: конспект
- Доверительные интервалы: конспект
- Генерация выборок и их правдоподобие: конспект
- Визуализация и выявление связей в данных: конспект
- Оценка связи между переменными, измеренными в разных шкалах: конспект
- Парная регрессия и проверка гипотез о коэффициентах регрессии: конспект
- Множественная регрессия и проверка качества модели: конспект
- Линейная регрессия с качественными предикторами, дамми-переменные, эффекты взаимодействия: конспект
Веб-скрейпинг
- Управление браузером с Selenium: selenium-1, selenium-2, books
- Работа с API ВКонтакте: инструкция по получению доступа, vk-api, vk-add
- Работа с API mos.ru: конспект
Дизайн и интерактив
- Создание и запуск файла с расширением .py: видео
- Оформление виджетов Jupyter Notebook
- Тьюториалы по веб-дизайну от w3schools
- Документация библиотеки dash для интерактивных дэшбордов
- Обзор работы с dash (видео), файл dash1.py
- Редактирование шаблонного кода для виджета с графиками (видео), обновленный файл dash1.py
- Dashboard со своими данными (видео), файл dash2.py
- Dashboard со своими данными и меню для пользователя (видео), файл dash3.py
Классы
Объекты и классы в Python: конспект